ਛੋਟਾ ਰੂਪ: ਏਜੰਟਿਕ ਸਿਸਟਮ ਸਿਰਫ਼ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ - ਉਹ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨਾਲ ਟੀਚਿਆਂ ਵੱਲ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਡੇਟਾ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਪ-ਕਾਰਜਾਂ ਦਾ ਤਾਲਮੇਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਦੂਜੇ ਏਜੰਟਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਵੀ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹੀ ਸੁਰਖੀ ਹੈ। ਦਿਲਚਸਪ ਹਿੱਸਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਅਤੇ ਅੱਜ ਦੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਇਸਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
🔗 ਏਆਈ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਕੀ ਹੈ?
ਜਾਣੋ ਕਿ ਸਕੇਲੇਬਲ AI ਵਿਕਾਸ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
🔗 ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ?
ਮੁੱਖ AI ਸੰਕਲਪਾਂ, ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਵਪਾਰਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝੋ।
🔗 ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ AI ਕੀ ਹੈ?
ਪਤਾ ਲਗਾਓ ਕਿ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ AI ਵਿਸ਼ਵਾਸ, ਪਾਲਣਾ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਕਿਉਂ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
🔗 ਏਆਈ ਟ੍ਰੇਨਰ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?
ਪੜਚੋਲ ਕਰੋ ਕਿ AI ਟ੍ਰੇਨਰ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਏਜੰਟਿਕ ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ - ਸਧਾਰਨ ਸੰਸਕਰਣ 🧭
ਏਜੰਟਿਕ ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ : ਇਹ ਏਆਈ ਹੈ ਜੋ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਟੀਚੇ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਅੱਗੇ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ। ਵਿਕਰੇਤਾ-ਨਿਰਪੱਖ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਤਰਕ, ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ, ਸੰਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਸਿਸਟਮ ਇਰਾਦੇ ਤੋਂ ਕਾਰਵਾਈ ਵੱਲ ਵਧ ਸਕੇ - ਹੋਰ "ਇਸਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰੋ," ਘੱਟ "ਅੱਗੇ-ਅੱਗੇ"। ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੀਆਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਇਹਨਾਂ ਬਿੰਦੂਆਂ 'ਤੇ ਇਕਸਾਰ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ: ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਨਾਲ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ, ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਅਤੇ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ [1]। ਉਤਪਾਦਨ ਸੇਵਾਵਾਂ ਏਜੰਟਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਮਾਡਲਾਂ, ਡੇਟਾ, ਸੰਦਾਂ ਅਤੇ API ਨੂੰ ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਤੱਕ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਆਰਕੇਸਟ੍ਰੇਟ ਕਰਦੇ ਹਨ [2]।
ਇੱਕ ਯੋਗ ਸਾਥੀ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ ਜੋ ਸੰਖੇਪ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ, ਸਰੋਤ ਇਕੱਠੇ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦਾ ਹੈ - ਚੈੱਕ-ਇਨ ਨਾਲ, ਹੱਥੀਂ ਫੜ ਕੇ ਨਹੀਂ।
ਕਿਹੜੀ ਚੀਜ਼ ਚੰਗੀ ਏਜੰਟਿਕ AI ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ✅
ਇਹ ਪ੍ਰਚਾਰ (ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਚਿੰਤਾ) ਕਿਉਂ? ਕੁਝ ਕਾਰਨ:
-
ਨਤੀਜਾ ਫੋਕਸ: ਏਜੰਟ ਇੱਕ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਨ, ਫਿਰ ਮਨੁੱਖਾਂ ਲਈ ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਹੋਣ ਤੱਕ ਜਾਂ ਬਲਾਕ-ਰਹਿਤ ਸਵਿਵਲ-ਚੇਅਰ ਤੱਕ ਕਦਮ ਚੁੱਕਦੇ ਹਨ [1]।
-
ਡਿਫਾਲਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ: ਇਹ ਟੈਕਸਟ 'ਤੇ ਹੀ ਨਹੀਂ ਰੁਕਦੇ; ਉਹ API ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਗਿਆਨ ਅਧਾਰਾਂ ਦੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਇਨਵੋਕ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸਟੈਕ ਵਿੱਚ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਟਰਿੱਗਰ ਕਰਦੇ ਹਨ [2]।
-
ਕੋਆਰਡੀਨੇਟਰ ਪੈਟਰਨ: ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਰ (ਉਰਫ਼ ਰਾਊਟਰ) ਮਾਹਰ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਕੰਮ ਸੌਂਪ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਥਰੂਪੁੱਟ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ [2]।
-
ਰਿਫਲੈਕਸ਼ਨ ਲੂਪਸ: ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੈੱਟਅੱਪਾਂ ਵਿੱਚ ਸਵੈ-ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਮੁੜ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਤਰਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਏਜੰਟ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਉਹ ਟਰੈਕ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕੋਰਸ-ਸਹੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ (ਸੋਚੋ: ਯੋਜਨਾ → ਕਾਰਵਾਈ → ਸਮੀਖਿਆ → ਸੁਧਾਰ) [1]।
ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਜੋ ਕਦੇ ਵੀ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਇੱਕ ਸਤਨਵ ਵਰਗਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਦੁਬਾਰਾ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇਨਕਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਠੀਕ, ਅਮਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੰਗ ਕਰਨ ਵਾਲਾ।
ਜਨਰੇਟਿਵ ਬਨਾਮ ਏਜੰਟਿਕ - ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਬਦਲਿਆ? 🔁
ਕਲਾਸਿਕ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਸੁੰਦਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਏਜੰਟਿਕ AI ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਫਰਕ ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਹੈ: ਬਹੁ-ਪੜਾਅ ਦੀ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ, ਵਾਤਾਵਰਣ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲਾ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ। ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਮੈਮੋਰੀ, ਟੂਲ ਅਤੇ ਨੀਤੀਆਂ ਜੋੜਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਜੋ ਸਿਸਟਮ ਸਿਰਫ਼ [1][2] ਕਹਿਣ ਦੀ ਕਰ
ਜੇਕਰ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲ ਹੁਸ਼ਿਆਰ ਇੰਟਰਨ ਹਨ, ਤਾਂ ਏਜੰਟਿਕ ਸਿਸਟਮ ਜੂਨੀਅਰ ਐਸੋਸੀਏਟ ਹਨ ਜੋ ਫਾਰਮਾਂ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸਹੀ API ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਅੰਤਮ ਲਾਈਨ ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਵੱਲ ਧੱਕ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਬਿਆਨ ਸ਼ਾਇਦ - ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਾਹੌਲ ਮਿਲਦਾ ਹੈ।
ਏਜੰਟਿਕ ਸਿਸਟਮ ਕਿਵੇਂ ਛੁਪ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ 🧩
ਮੁੱਖ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਤੁਸੀਂ ਸੁਣੋਗੇ:
-
ਟੀਚਾ ਅਨੁਵਾਦ → ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਯੋਜਨਾ ਜਾਂ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
-
ਪਲੈਨਰ–ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਟਰ ਲੂਪ → ਅਗਲੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਕਾਰਵਾਈ ਚੁਣੋ, ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਟ ਕਰੋ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਓ।
-
ਟੂਲ ਕਾਲਿੰਗ → ਦੁਨੀਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਲਈ API, ਪ੍ਰਾਪਤੀ, ਕੋਡ ਦੁਭਾਸ਼ੀਏ, ਜਾਂ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ ਸੱਦਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
-
ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ → ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਛੋਟੀ ਅਤੇ ਲੰਬੀ ਮਿਆਦ ਦੀ ਸਥਿਤੀ।
-
ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਰ/ਰਾਊਟਰ → ਇੱਕ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟਰ ਜੋ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੂੰ ਕੰਮ ਸੌਂਪਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ [2]।
-
ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਗਾਰਡਰੇਲ → ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਸੀਮਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਲਈ ਨਿਸ਼ਾਨ, ਨੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਜਾਂਚਾਂ [2]।
ਏਜੰਟਿਕ RAG ਵੀ ਦੇਖੋਗੇ : ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਜੋ ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਦੋਂ ਖੋਜ ਕਰਨੀ ਹੈ, ਕੀ ਖੋਜਣਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਬਜ਼ਵਰਡ ਘੱਟ, ਮੂਲ RAG ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਜ਼ਿਆਦਾ।
ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਉਪਯੋਗ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਡੈਮੋ ਨਹੀਂ ਹਨ 🧪
-
ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਵਰਕਫਲੋ: ਟਿਕਟ ਟ੍ਰਾਈਏਜ, ਖਰੀਦ ਕਦਮ, ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਜੋ ਸਹੀ ਐਪਸ, ਡੇਟਾਬੇਸ ਅਤੇ ਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ [2]।
-
ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਓਪਸ: ਏਜੰਟ ਜੋ ਮੁੱਦੇ ਖੋਲ੍ਹਦੇ ਹਨ, ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ ਨੂੰ ਵਾਇਰ ਅੱਪ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਟੈਸਟ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅੰਤਰਾਂ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ - ਉਹਨਾਂ ਲੌਗਾਂ ਨਾਲ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਤੁਹਾਡੇ ਆਡੀਟਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ [2]।
-
ਗਾਹਕ ਕਾਰਜ: ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਪਹੁੰਚ, CRM ਅੱਪਡੇਟ, ਗਿਆਨ-ਅਧਾਰ ਖੋਜ, ਅਤੇ ਪਲੇਬੁੱਕਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਅਨੁਕੂਲ ਜਵਾਬ [1][2]।
-
ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਸਾਹਿਤ ਸਕੈਨ, ਡੇਟਾ ਸਫਾਈ, ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਜਨਨਯੋਗ ਨੋਟਬੁੱਕ।
ਇੱਕ ਤੇਜ਼, ਠੋਸ ਉਦਾਹਰਣ: ਇੱਕ "ਸੇਲਜ਼-ਓਪਸ ਏਜੰਟ" ਜੋ ਇੱਕ ਮੀਟਿੰਗ ਨੋਟ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੇ CRM ਵਿੱਚ ਮੌਕੇ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਫਾਲੋ-ਅੱਪ ਈਮੇਲ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਗਤੀਵਿਧੀ ਨੂੰ ਲੌਗ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੋਈ ਡਰਾਮਾ ਨਹੀਂ - ਮਨੁੱਖਾਂ ਲਈ ਸਿਰਫ਼ ਘੱਟ ਛੋਟੇ ਕੰਮ।
ਟੂਲਿੰਗ ਲੈਂਡਸਕੇਪ - ਕੌਣ ਕੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ 🧰
ਕੁਝ ਆਮ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ (ਸੰਪੂਰਨ ਨਹੀਂ):
-
ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੈਡਰੌਕ ਏਜੰਟ → ਟੂਲ ਅਤੇ ਗਿਆਨ-ਅਧਾਰ ਏਕੀਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ ਮਲਟੀ-ਸਟੈਪ ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਨਾਲ ਹੀ ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਰ ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਗਾਰਡਰੇਲ [2]।
-
ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਏਜੰਟ ਬਿਲਡਰ → ADK, ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜੋ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਹਨ [1]।
ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਭਰਪੂਰ ਹਨ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਵੀ ਰਸਤਾ ਚੁਣਦੇ ਹੋ, ਉਹੀ ਮੁੱਖ ਪੈਟਰਨ ਦੁਹਰਾਉਂਦੇ ਹਨ: ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ, ਔਜ਼ਾਰ, ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ, ਨਿਗਰਾਨੀ, ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ।
ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ ਤੁਲਨਾ 📊
ਅਸਲ ਟੀਮਾਂ ਇਸ ਚੀਜ਼ 'ਤੇ ਬਹਿਸ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ - ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਦਿਸ਼ਾਤਮਕ ਨਕਸ਼ੇ ਵਜੋਂ ਸਮਝੋ।
| ਪਲੇਟਫਾਰਮ | ਆਦਰਸ਼ ਦਰਸ਼ਕ | ਇਹ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ |
|---|---|---|
| ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੈਡਰੋਕ ਏਜੰਟ | AWS 'ਤੇ ਟੀਮਾਂ | AWS ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪਹਿਲੇ ਦਰਜੇ ਦਾ ਏਕੀਕਰਨ; ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਰ/ਗਾਰਡਰੇਲ ਪੈਟਰਨ; ਫੰਕਸ਼ਨ ਅਤੇ API ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ [2]। |
| ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਏਜੰਟ ਬਿਲਡਰ | ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ 'ਤੇ ਟੀਮਾਂ | ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ/ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਲਈ ਸਪਸ਼ਟ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਸਕੈਫੋਲਡਿੰਗ; ਵਿਕਾਸ ਕਿੱਟ + ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਭੇਜਣ ਲਈ ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ [1]। |
ਕੀਮਤ ਵਰਤੋਂ ਅਨੁਸਾਰ ਬਦਲਦੀ ਹੈ; ਹਮੇਸ਼ਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦੇ ਕੀਮਤ ਪੰਨੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।
ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਪੈਟਰਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤੋਗੇ 🧱
-
ਯੋਜਨਾ → ਲਾਗੂ ਕਰੋ → ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਤ ਕਰੋ: ਇੱਕ ਯੋਜਨਾਕਾਰ ਕਦਮਾਂ ਦਾ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਕਾਰਜ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਲੋਚਕ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੁਰਲੀ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪੂਰਾ ਹੋਣ ਜਾਂ ਵਧਣ ਤੱਕ ਦੁਹਰਾਓ [1]।
-
ਮਾਹਿਰਾਂ ਵਾਲਾ ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਰ: ਇੱਕ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟਰ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਏਜੰਟਾਂ - ਖੋਜਕਰਤਾ, ਕੋਡਰ, ਟੈਸਟਰ, ਸਮੀਖਿਅਕ [2] ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦਾ ਹੈ।
-
ਸੈਂਡਬੌਕਸਡ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ: ਕੋਡ ਟੂਲ ਅਤੇ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਸੀਮਤ ਸੈਂਡਬੌਕਸਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਚੱਲਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਸਖ਼ਤ ਅਨੁਮਤੀਆਂ, ਲੌਗਸ, ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਕਿੱਲ-ਸਵਿੱਚ-ਟੇਬਲ ਸਟੇਕਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ [5]।
ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਇਕਬਾਲ: ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਟੀਮਾਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਏਜੰਟਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਲੁਭਾਉਣ ਵਾਲਾ ਹੈ। ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਉਦੋਂ ਹੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਜਦੋਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਜੋਖਮ, ਨਿਯੰਤਰਣ, ਅਤੇ ਸ਼ਾਸਨ ਕਿਉਂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ 🚧
ਏਜੰਟਿਕ ਏਆਈ ਅਸਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਗਲਤ ਸੰਰਚਿਤ ਜਾਂ ਹਾਈਜੈਕ ਹੋਣ 'ਤੇ ਅਸਲ ਨੁਕਸਾਨ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰੋ:
-
ਤੁਰੰਤ ਟੀਕਾ ਲਗਾਉਣਾ ਅਤੇ ਏਜੰਟ ਹਾਈਜੈਕਿੰਗ: ਜਦੋਂ ਏਜੰਟ ਗੈਰ-ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਡੇਟਾ ਪੜ੍ਹਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਖਤਰਨਾਕ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਰੀਡਾਇਰੈਕਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਖੋਜ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਇਸ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੇ ਜੋਖਮ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਘਟਾਉਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਕਿਵੇਂ ਹੈ [3]।
-
ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ: ਘੱਟ "ਹੱਥਾਂ 'ਤੇ", ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਮਤੀਆਂ - ਡੇਟਾ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਨਕਸ਼ੇ 'ਤੇ (ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਧਿਕਾਰ ਦਾ ਸਿਧਾਂਤ)।
-
ਮੁਲਾਂਕਣ ਪਰਿਪੱਕਤਾ: ਚਮਕਦਾਰ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਸਕੋਰਾਂ ਨੂੰ ਨਮਕ ਨਾਲ ਵਰਤੋ; ਆਪਣੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਕਾਰਜ-ਪੱਧਰ, ਦੁਹਰਾਉਣ ਯੋਗ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ।
-
ਸ਼ਾਸਨ ਢਾਂਚੇ: ਢਾਂਚਾਗਤ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ (ਭੂਮਿਕਾ, ਨੀਤੀਆਂ, ਮਾਪ, ਘਟਾਉਣ) ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇਕਸਾਰ ਬਣੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਉਚਿਤ ਮਿਹਨਤ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕੋ [4]।
ਤਕਨੀਕੀ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਲਈ, ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਸੈਂਡਬੌਕਸਿੰਗ : ਟੂਲਸ, ਹੋਸਟ ਅਤੇ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਅਲੱਗ ਕਰੋ; ਸਭ ਕੁਝ ਲੌਗ ਕਰੋ; ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਡਿਫੌਲਟ-ਡੈਨੀ ਕਰੋ ਜਿਸਦੀ ਤੁਸੀਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ [5]।
ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ 🛠️
-
ਆਪਣੇ ਸੰਦਰਭ ਲਈ ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਚੁਣੋ: ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ AWS ਜਾਂ Google Cloud ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਏਜੰਟ ਨਿਰਵਿਘਨ ਏਕੀਕਰਨ ਨੂੰ ਸਟੈਕ ਕਰਦੇ ਹਨ [1][2]।
-
ਪਹਿਲਾਂ ਗਾਰਡਰੇਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ: ਇਨਪੁਟ, ਟੂਲ, ਡੇਟਾ ਸਕੋਪ, ਅਲਾਉਲਿਸਟ, ਅਤੇ ਐਸਕਲੇਸ਼ਨ ਪਾਥ। ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਾਲ ਜੋੜੋ [4]।
-
ਇੱਕ ਤੰਗ ਟੀਚੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ: ਸਪਸ਼ਟ KPIs ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ (ਸਮਾਂ ਬਚਾਇਆ, ਗਲਤੀ ਦਰ, SLA ਹਿੱਟ ਦਰ)।
-
ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਇੰਸਟ੍ਰੂਮੈਂਟ ਕਰੋ: ਟਰੇਸ, ਟੂਲ-ਕਾਲ ਲੌਗ, ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪਸ [1]।
-
ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ: ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਪਹਿਲੀਆਂ ਜਿੱਤਾਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮਾਰਟ ਲੂਪਸ ਤੋਂ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਨਹੀਂ [1]।
-
ਇੱਕ ਸੈਂਡਬੌਕਸ ਵਿੱਚ ਪਾਇਲਟ: ਵਿਆਪਕ ਰੋਲਆਉਟ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੀਮਤ ਅਨੁਮਤੀਆਂ ਅਤੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਈਸੋਲੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਚਲਾਓ [5]।
ਬਾਜ਼ਾਰ ਕਿੱਥੇ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ 📈
ਕਲਾਉਡ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਅਤੇ ਉੱਦਮ ਏਜੰਟਿਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵੱਲ ਸਖ਼ਤ ਝੁਕਾਅ ਰੱਖਦੇ ਹਨ: ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਰਸਮੀ ਬਣਾਉਣਾ, ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ, ਅਤੇ ਨੀਤੀ ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਪਹਿਲੇ ਦਰਜੇ ਦਾ ਬਣਾਉਣਾ। ਪੰਚਲਾਈਨ ਸਹਾਇਕਾਂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਤਬਦੀਲੀ ਹੈ ਜੋ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਾਈਨਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਰੱਖਣ ਲਈ ਗਾਰਡਰੇਲਾਂ ਨਾਲ ਕਰਦੇ ਹਨ
ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪ੍ਰਾਈਮਿਟਿਵ ਪਰਿਪੱਕ ਹੁੰਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਹੋਰ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਏਜੰਟਾਂ - ਵਿੱਤ ਓਪਸ, ਆਈਟੀ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਵਿਕਰੀ ਓਪਸ - ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰੋ।
ਬਚਣ ਲਈ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ - ਡਗਮਗਾ ਰਹੇ ਟੁਕੜੇ 🪤
-
ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਔਜ਼ਾਰ ਸਾਹਮਣੇ ਆਏ ਹਨ: ਟੂਲਬੈਲਟ ਜਿੰਨੀ ਵੱਡੀ ਹੋਵੇਗੀ, ਧਮਾਕੇ ਦਾ ਘੇਰਾ ਓਨਾ ਹੀ ਵੱਡਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਛੋਟੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ।
-
ਕੋਈ ਵਾਧਾ ਕਰਨ ਦਾ ਰਸਤਾ ਨਹੀਂ: ਮਨੁੱਖੀ ਹੈਂਡਆਫ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਏਜੰਟ ਲੂਪ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੀ ਮਾੜਾ, ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਅਤੇ ਗਲਤ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।
-
ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਟਨਲ ਵਿਜ਼ਨ: ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਬਣਾਓ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।
-
ਸ਼ਾਸਨ ਨੂੰ ਅਣਦੇਖਾ ਕਰਨਾ: ਨੀਤੀਆਂ, ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਰੈੱਡ-ਟੀਮਿੰਗ ਲਈ ਮਾਲਕਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਨਾ; ਇੱਕ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਢਾਂਚੇ ਲਈ ਨਕਸ਼ਾ ਨਿਯੰਤਰਣ [4]।
ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ ਬਿਜਲੀ ਦਾ ਦੌਰ ⚡
ਕੀ ਏਜੰਟਿਕ AI ਸਿਰਫ਼ LLMs ਵਾਲਾ RPA ਹੈ? ਬਿਲਕੁਲ ਨਹੀਂ। RPA ਨਿਰਧਾਰਨਵਾਦੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਏਜੰਟਿਕ ਸਿਸਟਮ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਔਜ਼ਾਰ ਚੁਣਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉੱਡਦੇ ਸਮੇਂ ਅਨੁਕੂਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ - ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪਾਂ ਦੇ ਨਾਲ [1][2]।
ਕੀ ਇਹ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦੇਵੇਗਾ? ਇਹ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ, ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਆਫਲੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਕੰਮ-ਨਿਰਣਾ, ਸੁਆਦ, ਗੱਲਬਾਤ-ਅਜੇ ਵੀ ਮਨੁੱਖ ਨੂੰ ਝੁਕਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਕੀ ਮੈਨੂੰ ਪਹਿਲੇ ਦਿਨ ਤੋਂ ਹੀ ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ? ਨਹੀਂ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਜਿੱਤਾਂ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਏਜੰਟ ਤੋਂ ਕੁਝ ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਨਾਲ ਮਿਲਦੀਆਂ ਹਨ; ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਇਸਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਉਂਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।
ਬਹੁਤ ਦੇਰ ਹੋ ਗਈ ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਪੜ੍ਹਿਆ ਨਹੀਂ🌟
ਏਜੰਟਿਕ ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ ? ਇਹ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ, ਔਜ਼ਾਰਾਂ, ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ ਅਤੇ ਨੀਤੀਆਂ ਦਾ ਇਕੱਠਾ ਹੋਇਆ ਢੇਰ ਹੈ ਜੋ ਏਆਈ ਨੂੰ ਗੱਲਬਾਤ ਤੋਂ ਕੰਮ ਤੱਕ ਜਾਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਮੁੱਲ ਉਦੋਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸੀਮਤ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਘੇਰਦੇ ਹੋ, ਗਾਰਡਰੇਲ ਜਲਦੀ ਸੈੱਟ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਸਾਧਨ ਦਿੰਦੇ ਹੋ। ਜੋਖਮ ਅਸਲ-ਹਾਈਜੈਕਿੰਗ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ, ਫਲੈਕੀ ਈਵਲ ਹਨ - ਇਸ ਲਈ ਸਥਾਪਿਤ ਫਰੇਮਵਰਕ ਅਤੇ ਸੈਂਡਬੌਕਸਿੰਗ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰੋ। ਛੋਟਾ ਬਣਾਓ, ਜਨੂੰਨ ਨਾਲ ਮਾਪੋ, ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਾਲ ਫੈਲਾਓ [3][4][5]।
ਹਵਾਲੇ
-
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ - ਏਜੰਟਿਕ ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ? (ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ, ਸੰਕਲਪ)। ਲਿੰਕ
-
AWS - AI ਏਜੰਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਪਣੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰੋ। (ਬੈਡਰੌਕ ਏਜੰਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼)। ਲਿੰਕ
-
NIST ਤਕਨੀਕੀ ਬਲੌਗ - AI ਏਜੰਟ ਹਾਈਜੈਕਿੰਗ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਨਾ। (ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ)। ਲਿੰਕ
-
NIST - AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਢਾਂਚਾ (AI RMF)। (ਸ਼ਾਸਨ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ)। ਲਿੰਕ
-
ਯੂਕੇ ਏਆਈ ਸੇਫਟੀ ਇੰਸਟੀਚਿਊਟ - ਨਿਰੀਖਣ: ਸੈਂਡਬੌਕਸਿੰਗ। (ਤਕਨੀਕੀ ਸੈਂਡਬੌਕਸਿੰਗ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ)। ਲਿੰਕ